使用顺序或函数风格构建的相同Keras模型的结果截然不同

可能是由于以下原因导致的：

1. 数据预处理不一致：在使用顺序或函数风格构建Keras模型时，数据预处理的方式可能存在差异，例如输入数据的归一化、标准化或其他处理方式不同，导致模型输入的数据不一致，从而影响了模型的结果。
2. 模型结构不同：尽管是相同的Keras模型，但使用顺序或函数风格构建时，模型的结构可能存在差异。例如，使用顺序风格构建的模型可能是一个线性堆叠的层，而使用函数风格构建的模型可能是通过函数式API连接多个层。这些不同的模型结构可能会导致不同的计算图，从而影响模型的结果。
3. 参数初始化不同：在Keras模型中，参数的初始化方式可能对结果产生影响。使用顺序或函数风格构建的模型可能采用不同的参数初始化方式，例如随机初始化或预训练模型加载等。这些不同的参数初始化方式可能导致模型的初始状态不同，从而影响模型的结果。
4. 训练过程不同：使用顺序或函数风格构建的模型可能在训练过程中存在差异。例如，使用不同的优化器、损失函数或训练参数等，都可能导致模型在训练过程中的行为不同，进而影响模型的结果。

针对这个问题，可以采取以下步骤来解决：

1. 确保数据预处理的一致性：使用相同的数据预处理方式，例如相同的归一化、标准化方法，以确保输入数据的一致性。
2. 检查模型结构的一致性：仔细比较使用顺序或函数风格构建的模型的结构，确保它们是相同的。可以使用Keras提供的model.summary()函数来查看模型的结构。
3. 统一参数初始化方式：确保使用相同的参数初始化方式，例如相同的随机种子或预训练模型加载方式，以保证模型的初始状态一致。
4. 统一训练过程设置：使用相同的优化器、损失函数和训练参数，例如学习率、批大小等，以确保模型在训练过程中的行为一致。

总之，要解决使用顺序或函数风格构建的相同Keras模型结果截然不同的问题，需要仔细检查数据预处理、模型结构、参数初始化和训练过程等方面的差异，并确保它们的一致性。